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大数据方案报价

发布时间:2023-04-04 05:10:27

A. 大数据处理

大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国,大数据将重点应用于以下三大领域:商业智能、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

B. 大数据时代 大数据分析解决方案

大数据时代 大数据分析解决方案
大数据数据分析一般技巧
①通过中国互联网大数据了解产品的消费者需求偏好、增长趋势、同行竞争、消费数据、政策环境、广告消费、市场前景等,指导产品研发设计及市场定价策略;
②消费升级后,高端消费者在购买产品时关心的产品知识是什么,信任什么网络信息渠道,分析用户心理和关注因素,制定宣传策略和选择宣传方式;
③分析行业龙头的网络宣传策略,并了解消费者选择品牌时关注的购买因素,制定差异化营销策略,用消费者喜欢的内容和方式巧妙取胜;
大数据对于品牌推广作用
①借助大数据制定品牌推广策略,提升品牌知名度、影响力、良好口碑,集团公司整体形象宣传;
②通过大数据,锁定目标招商对象,为品牌做招商加盟宣传、品牌连锁店宣传,通过网络扩大招商影响;
③通过对企业品牌节假日促销/活动/开业/庆典/展会等的线上二次宣传,扩大活动营销效果;
④企业上市宣传、企业海外上市宣传、上市公司网络形象优化、上市公关服务;
⑤产品宣传、新品上市、产品扩大知名度、产品快速进行展现、产品线上宣传等。
大数据如何应用于电商推广
①电商品牌重要节庆宣传,如双十一促销、中秋节促销、年货节促销等。提前1-2个月覆盖精准客户关心的话题、分析潜在需求数据;
②电商品牌全年品牌推广计划,品牌全网宣传包年合作,全面打造淘品牌。通过大数据分析客户需求、关心元素、品牌排名等,刺激用户购买需求,提升品牌口碑。
依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使推广更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。未来企业如想进一步提升品牌知名度并准确把握市场走向,进行大数据营销是必不可少的。

C. 大数据分析的价值和分析方式

大数据分析的价值和分析方式

对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析,以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时,会通过在线讲座和中国读者解读中国大数据市场趋势,以及大数据对IT技术、架构、管理以及格局的影响。中桥结合中国大数据市场的调研数据和分析,将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。

在前面3个系列里,中桥就大数据分析对未来24个月、企业的大数据分析投入重点以及大数据分析对IT资源的需求进行了分析。在这一系列里,中桥将就大数据的分析方式和技术进行阐述。

大数据分析的业务价值和数据类型

越来越多的企业认识到大数据分析能够带给企业业务的价值。中桥的多选项调查结果显示(图1),企业认为大数据分析能够带来的主要业务价值依次是:提高生产过程的资源利用率,降低生产成本;根据商业分析提高商业智能的准确率,降低传统“凭感觉”做决策的业务风险;动态价格优化利润和增长;获取优质客户。这表明大数据已经对企业的成本、业务决策、利润有着直接的影响。中桥的另外一组调研数据显示,目前越来越多的企业级用户考虑从批量分析(大数据创造价值的第一阶段)向近实时分析(第二阶段)发展,从而提高IT创造价值的能力。同时,数据分析在快速从商业智能向用户智能发展。中国市场正逐步从大数据降低成本向大数据加速业务增长、提高利润以及突破创新发展。

图1. 大数据分析的主要业务价值

目前中国用户主要是通过数据分析来提高整个企业的运营效率,降低运营成本。从图2对数据类型的调查结果来看,目前,中国企业的数据分析还是以结构化数据为主,如数据库或事务性数据。此外办公文件、计算机/网络日志文件、文本/信息等也是企业数据增长的主要来源,同时也是能够攫取出价值的数据类型。

图2. 大数据分析数据类型

而就导致大数据问题的数据来源调查显示(图3),毫无疑问,数据库首当其冲,是企业大数据的主要来源;而半结构化和非结构化数据如软件和网络日志、感应数据、社群等也已经纳入企业数据分析的主要范畴,这表明企业已经意识到这些数据对于业务的重要性,这也是实现从(大)数据分析第一阶段到大数据分析第二阶段的必要条件。也成为未来24个月用户通过IT创造价值的IT投资重点。

图3. 大数据分析数据来源

中国市场大数据分析方法

在了解了企业大数据的来源和种类之后,如何采取有效方式对这些数据进行分析,从而最大程度攫取数据价值,转化为最明智的商业决策以利于企业业务运营,是企业对大数据进行分析的目的所在。从目前中国大数据分析的分析方法来看(图4),有33.8%的企业选择针对具体工作负载来调整通用数据库;22.0%的受访企业选择数据分析云计算服务(如软件即服务和/或基础设施即服务);还有20.7%的企业选择自定义开发的解决方案。仅4.8%的用户使用了并行处理(MPP)分析数据库,3.3%使用了对称处理(SMP)分析数据库。这一结果表明,大多数的中国企业仍处于数据分析的第一阶段。而且,目前中国用户大多采用通用数据库、云计算或自定义开发的解决方案和数据库工具作为大数据分析方法,而没有选择去购买数据分析的软件。

图4. 大数据分析方法

MapRece可以让用户把半结构化和非结构化数据整合到数据处理和分析平台,从传统的核心式数据分布演进到集群或网格式数据分布。从图5关于数据处理和分析平台的调查结果来看,常用的分布式计算环境(29.0%)、自定义开发的解决方案(27.7%)、SMP(对称处理)数据库(16.0%)、公有云平台(10.5%)是目前大数据环境下较为普遍采用的数据处理和分析平台,而使用MapRece的企业占比较低(4.8%)。这说明,目前中国企业对MapRece的认同有限,这不仅影响着数据分析三个阶段的演进速度,也制约着数据的采集管理,进一步也影响着大数据分析四个环节的后面几个环节。

图5. 大数据处理和分析平台

以上是小编为大家分享的关于大数据分析的价值和分析方式的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

D. 大数据分析软件一般怎么收费

大数据分析软件一般根据用户的功能需求、使用人数等方面去定价,我们公司使用的是Smartbi,性价比和服务都不错。

E. 大数据分析与大数据开发

您好:大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向,一方面是大数据开发的专场景众多属,另一方面是难度并不高,能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发,充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。
大数据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析,数据分析与场景有密切的关系,比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。
大数据开发工程师:
开发,建设,测试和维护架构,负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;
数据分析师:
收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力;

F. 华为大数据解决方案是什么

现在有好多公司在做大数据,不仅仅只有华为。比如北京开运联合信息技术股份有限公司大数据解决方案是要根据您所需要的行业,来定制的。

G. 大数据培训大概要多少钱

您好,很开心为您解答。
大数据培训大概在2万左右(面授课),但如果是线上授课,估计会便宜点。
但费用不能作为评价一家大数据培训机构好不好的决定性因素,需要从师资力量、机构口碑、就业情况等多方面考察。

H. 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想,这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大,它是依附于具体业务,和各个行业密切相关的。”李广乾认为,大数据产业规模和两大因素相关:一是经济发展水平,需要大数据的业务越多,市场体量就越大;二是信息化发展水平,能够产生数据的终端越多,数据就会越聚越多,而数据的生产是没有上限的。目前,大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看,Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示,大数据作为新兴领域,已经进入应用发展阶段,基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势,技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟,应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大,并成为新的增长动力。从总体规模看,2016年,全球大数据市场规模实现16.5%的增长,预计将连续3年保持增速在15%左右。同时,大数据成为全球IT支出新的增长点,2016年,有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用,另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测,包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节,2016年达到3100亿元,将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元,将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元,将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看,基于大数据的服务是大数据核心产业的主体,其规模约占大数据核心产业规模的90%,未来,服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类:一类是已有获取大数据能力的公司,如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业,涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司,依靠大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司,盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发,那么海量数据就是地产开发时的土地资源,数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开,一是通过直接“搬运”数据赚钱,二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样,用户要你提供干净的自来水,对方可能是酒厂、饭店、饮料厂,他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司,公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中,左磊发现客户对于数据的需求非常大,但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务,就是整合市面上有价值的数据源,从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价,到在线试题、电影、股票,做成标准化的API(应用程序编程接口),开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用,为他们免除数据收集、维护等环节。简言之,聚合数据是一家数据源公司,充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上,针对一些本身成本不高的服务,聚合数据会对用户实行免费,而对一些成本相对高的服务,会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年,聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是,国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所,自2015年4月正式挂牌运营以来,仅用两年多时间,就实现了可交易数据总量超过150PB,内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域,并于今年上半年实现正现金流,预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”,那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”,相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式,而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说,数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能,收费方式采取按需购买,部分功能服务免费,部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示,阿里云“数加”平台,承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据,可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务,用户不用自建计算平台。此外,基于“数加”平台,阿里云还提供数十款应用工具,覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上,“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件,包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面,通过移动数据分析产品,开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品,3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面,“数加”平台发布的机器学习工具,可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙,可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单,每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍,5.5亿用户的“画像”汇总于此,包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分,经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作,商户可以根据用户消费偏好,定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上,大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益,节约成本,优化原有行业,衍生出新的商业模式。

I. 2020年度大数据解决方案TOP50出炉!智领云榜上有名

近年来,我国大数据生态环境不断向好,产业发展维持高增长态势,大数据技术在与政府、企业核心业务的融合中,释放出了更多创新活力和应用潜能。

此次上榜企业,均属于大数据领域的驱动力量,也是其所在行业不可替代的创新主力。入选榜单进一步提升了智领云的品牌形象和影响力,更是对公司产品与技术实力的认可。

未来我们将不断挖掘大数据的巨大潜力,扩大自身专业性和影响力,更好地支撑企业数字化建设,落地更多的数字化创新应用,不断 探索 大数据产业链的融合应用,为各行各业数字化转型提供可实践的方法论与经验,并致力于为大数据与行业的融合创新不断贡献自己的力量。



关于智领云


武汉智领云 科技 有限公司成立于2016年8月,专注于云计算、大数据领域前沿技术的研发。公司创始团队成员来自于推特(Twitter)、苹果(Apple)和艺电(EA)等硅谷知名企业,是硅谷最早一批从事云计算和大数据研究与实践的技术专家,拥有十多年的云计算、大数据系统的系统架构和系统开发经验。公司作为拥有云计算、大数据领域核心技术的高 科技 企业获得了来自硅谷、国内知名投资人和投资机构的青睐。


公司为企业级客户提供云原生数据中台系统解决方案;帮助企业搭建数据和AI中台,轻松打造业务数据能力闭环,掌握全面、及时、更多维度的业务现状,提升数据驱动应用的迭代和发布速度;实现系统资产(人/资源/数据/应用) 在同一系统中的统一管理,建立数字化运营体系,并最终完成数据驱动的数字化转型。


公司在能源、教育、医疗 健康 、物联网、金融等行业同国内外很多知名企业和上市公司建立了合作关系,包括:D2IQ(Mesos平台的主要开发商),埃克森美孚(中国)、天源迪科、中电数据、天喻教育、深圳智宇、青岛赛维、广州畅驿、楚天云、华讯网络、南瑞集团等。公司与合作伙伴在多个领域中展开紧密的合作,充分利用各自的优势,共同为企业客户提供更有价值的云计算、大数据产品和技术服务。

J. 大数据市场营销 有何诀窍

大数据市场营销 有何诀窍
了解一些更智慧的大数据营销示例,有助于阐明营销人员应如何使用非传统数据,从分析和创新的角度进行思考。
1. 衡量社交媒体影响力
公司可以采用定制分析解决方案或社交网络分析,来衡量社交媒体的影响力。
2. 识别您的品牌推广人员
识别主要的影响者,并使用这些个人开展积极的营销活动。寻找主要的影响者,不只可以通过传统交易(最近购买、客户服务呼叫),还可以通过社交媒体。
3. 将大数据见解转变为切实可行的营销战术
借助不同学科团队,将大数据见解转换为切实可行的营销战术。最大的成功是工作速度快且具有很强迭代的团队,业务、IT和分析专家快速评审实际结果,重新校准分析,调整假设,然后测试结果。
4. 创建客户购买预测
将历史行为数据用于一个定义的目标,作为针对不同类别产品的行为指标。例如,测试一项公用事业服务的付款历史记录或升级可能性,作为一个娱乐产品或新兴信贷产品的行为指标。不断测试是取得成功的有力保障。
5. 了解不同营销渠道的真正价值
组合来自传统媒体和社交媒体站点的销售数据,创建一个模型,突出传统媒体与反映在社交媒体上的活动(如呼叫中心交互)的影响力。不佳的客户体验是比传统媒体活动更强大的销售驱动力。改进客户服务背后的开销,可以比投资广告更有效地增加收入。
6. 通过邮编瞄准销售机会
与其让销售代表超负荷工作,分析海量数据和复杂的模型,不如创建强大的销售工具,用简单、可视的界面,通过邮编瞄准新的潜在客户。这是一个业经证明的增加销售的战术。
充分利用大数据获得见解极有可能让企业从众多竞争对手中脱颖而出。由于这一转变仍处于起步阶段,迄今很少有大数据见解转变为营销优势,因此大数据营销的早期加入者具有明显的优势。考虑以下大数据营销示例,了解其他早期采用企业如何从大数据中寻求优势:
1. 下一代客户重新定位
随着大数据分析变得日益复杂,营销人员需要找到更好的途径来重新定位客户。例如,试想根据在线查看的项目而不是点击率来重新定位。这一战术及其他战术将能够提供比当前使用的重新定位方法更加个性化的方案。
2. 使用热图(Heat Map)技术追踪店内客户偏好
使用部署了热图技术的内部摄像系统来查看店内客户流量,就像是网站使用技术来注册在线活动一样。这一离线流量信息可与在线数据进行对比,告诉零售商产品在线与离线的执行情况,以便调整营销计划。
3. 利用地理空间数据与客户进行沟通
使用地理空间数据来准备有针对性的报价,并推动在线客户前往店铺。无线运营商采用有针对性的营销活动增加了每位用户的收入,并结合了离线和在线营销工作。
4. 分析社交媒体以增加收入
使用社交网络分析来识别和影响有影响力的客户。无线运营商已发现,通过实施社交分析,他们能够将其前10%有影响力的客户所影响的收入从35%增加到80%。
5. 注重转换
营销人员应以转换语言来交谈,并特别关注这一点。“拥有最高转换的线索来源是什么?”“哪类内容能够激发最强的品牌主张?”“哪些渠道持有最高的转换率?”使用大数据来通知和推动全方位的转换。

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